package ds_industry_2025.ds.ds02.tjxt

import org.apache.spark.ml.Pipeline
import org.apache.spark.ml.feature.{LabeledPoint, Normalizer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.linalg.{DenseVector, Vector}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types.DoubleType

import java.util.Properties

/*
    1、根据子任务一的结果，计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id（只考虑他俩购买过多少种相同的商品，
    不考虑相同的商品买了多少次），并根据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表，获取到这10位用户已购买过的商品，
    并剔除用户6708已购买的商品，通过计算这10位用户已购买的商品（剔除用户6708已购买的商品）与用户6708已购买的商品数据集中商品的
    余弦相似度累加再求均值，输出均值前5商品id作为推荐使用，将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务C提交结果.docx】中对应
    的任务序号下。

结果格式如下：
------------------------推荐Top5结果如下------------------------
相似度top1(商品id：1，平均相似度：0.983456)
相似度top2(商品id：71，平均相似度：0.782672)
相似度top3(商品id：22，平均相似度：0.7635246)
相似度top4(商品id：351，平均相似度：0.7335748)
相似度top5(商品id：14，平均相似度：0.522356)
 */
object t1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("t1")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

      val conn=new Properties()
      conn.setProperty("user","root")
    conn.setProperty("password","123456")

    val order_info = spark.read
      .jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false", "order_info", conn)

    val order_detail=spark.read
      .jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_detail",conn)

//    val source = order_info.join(order_detail, order_info("id") === order_detail("order_id"))
//      .select("user_id", "sku_id")
//      .distinct()

      val source=spark.table("tzgc.source")
        .distinct()

    //  todo d拿到用户6708用户购买的数据
    val user_6708_skus:Array[Double] = source.filter(col("user_id") === 6708)
      .select("sku_id")
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()

    //  todo 拿到和6708用户购买商品相同的前10位的id
    val other_user_ids:Array[Double] = source.filter(col("user_id") !== 6708)
      .withColumn(
        "p",
        when(col("sku_id").cast(DoubleType).isin(user_6708_skus: _*), lit(1.0)).otherwise(lit(0.0))
      )
      .groupBy("user_id")
      .agg(sum("p").as("some"))
      .orderBy(desc("some"))
      .limit(10)
      .select("user_id")
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()

    //  todo 拿到那10位用户的所购买的商品的数据
    val other_skus:Array[Double] = source.filter(col("user_id").isin(other_user_ids: _*))
      .select("sku_id")
      .distinct()
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()

    //  todo 拿到特征工程里面做了索引化之后的sku_index
    val sku_index=spark.table("tzgc.t1")

      // todo 对sku_index的字段除了id字段，其余全部转化为特征向量
      val assembler = new VectorAssembler()
        .setInputCols(sku_index.columns.slice(1,sku_index.columns.length))
        .setOutputCol("features")

      // todo 定义流水线
      val pipeline = new Pipeline()
        .setStages(Array(assembler))
        .fit(sku_index).transform(sku_index)

      //  todo 将转化为特征向量后的数据转化为labeledpoint方便做分类和回归
      val mapData = pipeline.select("id", "features").map(
        r => new LabeledPoint(r(0).toString.toInt, r(1).asInstanceOf[Vector])
      )

    //  todo 将标签数据进行标准化
    val normalizer = new Normalizer()
      .setInputCol("features")
      .setOutputCol("features_nor")
      .setP(2.0)

    val sku_info=normalizer.transform(mapData)
      .select("label","features_nor")

    //  todo 定义计算余弦相似度的函数
    spark.udf.register(
      "cos",
      (v1:DenseVector,v2:DenseVector) =>{
        1 - breeze.linalg.functions.cosineDistance(
          breeze.linalg.DenseVector(v1.values),
          breeze.linalg.DenseVector(v2.values)
        )
      }
    )
    //  todo 交叉连接计算余弦相似度    左边为6708   右边是其他10位
    val result = sku_info.crossJoin(sku_info)
      .toDF("label", "features_nor", "label2", "features_nor2")
      .filter(col("label") !== col("label2"))
      .withColumn("cos", expr("cos(features_nor,features_nor2)"))
      .filter(col("label") isin (user_6708_skus: _*))
      .filter(!col("label2").isin(user_6708_skus: _*) && col("label2").isin(other_skus: _*))
      .groupBy("label2")
      .agg(avg("cos").as("avg_cos"))
      .orderBy("avg_cos")
      .limit(5)

    println("----------推荐top5结果如下---------------")
    result.collect().zipWithIndex.foreach{
      case (row,index) =>
        val id=row.getAs[Double]("label2").toInt
        val cos=row.getAs[Double]("avg_cos")
        val str=s"相似度top${index+1}(商品id:${id},平均相似度:${cos})"
        println(str)
    }








    spark.close()
  }

}
